{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "7686b5be",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 这里是反卷积"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0835d19a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "反卷积经常被使用到语义分割以及生成对抗网络当中，我觉得很有必要去了解一下他背后的机理。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "aca93d83",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src=\"./picture/7.png\" alt=\"Drawing\" style=\"width: 500px;\" align=\"left\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "150ecc6a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "卷积一般都是将图像的高宽全部减少，但是反卷积是将其扩大。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "430f5dad",
   "metadata": {},
   "source": [
    "现在可以讲解一下转置卷积是怎么进行工作的：\n",
    "\n",
    "可以看到上面有一个$Input$和一个$Kernel$，其实和卷积十分相似。$Input$\n",
    "中的第一个元素0和$Kernel$里面的每一个元素相乘，然后就变成了一个4 * 4大小的 矩阵\n",
    "然后所有的元素都这么干，都可以得到一个4 * 4 大小的矩阵（这里位置要对应起来），最后再相加\n",
    "这个就是反卷积。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "de0dadca",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
